CAESAREA / LONDON (IT BOLTWISE) – Intel zieht sich aus den ehemaligen Büros von Habana Labs in Israel zurück, während die Gründer mit einem neuen KI-Startup namens Element Labs zurückkehren. Diese Entwicklung markiert einen bedeutenden Wendepunkt in der KI-Chipindustrie, da Element Labs sich auf die Optimierung von KI-Prozessoren für Inferenzoperationen konzentriert.

Intel hat sich entschieden, die Büros von Habana Labs in Caesarea zu räumen, sechs Jahre nachdem das Unternehmen das israelische Chip-Startup für 2 Milliarden US-Dollar übernommen hatte. Die verbliebenen Mitarbeiter werden auf die Entwicklungszentren in Haifa und Petah Tikva verteilt. Diese Entscheidung fällt in eine Zeit, in der Intel seine Präsenz in Israel insgesamt reduziert, was auch mit Entlassungen in anderen Standorten einhergeht.
Interessanterweise wird das Bürogebäude bald von Element Labs bezogen, einem neuen Startup, das von den ursprünglichen Gründern von Habana Labs ins Leben gerufen wurde. Avigdor Willenz, David Dahan und Ran Halutz, die Köpfe hinter dem neuen Unternehmen, haben eine lange Geschichte erfolgreicher Unternehmungen in der Technologiebranche. Element Labs konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Prozessoren, die speziell für Inferenzoperationen optimiert sind, was eine Abkehr von Habana Labs’ Fokus auf groß angelegte Trainingschips darstellt.
Die Entscheidung von Intel, die Entwicklung der Gaudi 3 Prozessoren einzustellen und den Falcon Shores Chip nicht zu vermarkten, markiert das Ende von Habana Labs als eigenständige Einheit innerhalb des Unternehmens. Dies ist ein weiteres Beispiel für Intels schwierige Geschichte mit Akquisitionen, die oft nicht die erhofften Ergebnisse gebracht haben. Für Willenz, der bereits Unternehmen wie Galileo und Annapurna Labs erfolgreich verkauft hat, ist dies eine seltene Niederlage.
Element Labs verfolgt einen neuen Ansatz, indem es sich auf kleinere und lokale Rechenzentren konzentriert, um die KI-Berechnungen näher an die Nutzer zu bringen. Dies soll die Bandbreiten- und Energiebelastung großer Rechenzentren verringern und gleichzeitig die Reaktionszeiten verbessern. Diese Strategie könnte sich als entscheidend erweisen, da die Nachfrage nach effizienteren und schnelleren KI-Lösungen weiter wächst.

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